人工智能

海豚研究專欄 北京時間2026年3月5日凌晨美股盤後，英偉達頭號對手博通（AVGO.O）發布2026財年第一季度財報（截至2026年1月）。在AI浪潮席卷下，博通憑藉AI業務增長交出合格成績單，更給出超預期業績指引，這家半導體巨頭有望逆勢蓋過英偉達風采？ 具體財報核心內容如下： 整體業績符合預期：本季度實現營收193億美元，同比增長29%，與市場預期的192億美元基本持平；環比增長13億美元，增長動能主要來自AI業務帶動。本季度毛利率為68.1%，若剔除收購攤銷及重組費用影響，實際經營層面毛利率達75.8%，環比微降0.8個百分點，主要受毛利率相對偏低的定製ASIC業務佔比提升帶來的結構性影響。 半導體業務穩增，AI業務好於預期：本季度半導體業務實現收入125億美元，環比增長15億美元，AI業務貢獻主要增量。 （1）AI業務收入84億美元，環比增長19億美元，優於市場預期的82億美元，收入來自谷歌、Meta、字節三大客戶，季度增長主要受大客戶谷歌TPU出貨量增加帶動；谷歌、Meta等大廠近期陸續上調2026年資本開支展望，公司AI業務增長有望進一步提速，預計下季度AI業務收入達107億美元，環比增長23億美元。 （2）非AI業務收入41億美元，同比基本持平，整體表現平穩。 基礎設施軟件增長放緩：本季度實現收入68億美元，同比增長1.4%。此前該業務增長主要依賴VMware併購整合及收費模式調整（從永久許可證模式全面轉向訂閱模式），目前併購帶來的高增長已結束，未來軟件業務增長將主要依賴VMware訂閱模式的內生增長。 經營費用有所下降，規模效應顯現：本季度核心經營費用（研發費用+銷售及管理費用）達39.8億美元，環比略有下降；在規模效應帶動下，核心經營費用率降至21%左右。近兩年公司明顯增加股權激勵相關支出（當前股權激勵佔比接近一半），若剔除股權激勵影響，本季度核心經營費用為20.4億美元，環比減少0.9億美元。 存貨大幅增加，為需求備貨：本季度存貨達29.6億美元，環比增長30%。不同於過去個位數的環比增長，此次存貨大幅增加無需擔憂，主要因市場需求強勁，公司提前備貨以應對訂單需求。 VMware整合成效顯著，債務壓力消化完畢：長橋海豚君引入債務償還指標（總債務/過去十二個月調整後EBITDA），經測算本季度該指標進一步降至2，已回落至收購前水平，收購VMware對公司債務端的影響在兩年內已完全消化。 業績指引超預期：公司預期2026財年第二季度收入約220億美元，優於市場預期的208億美元；預計下季度調整後EBITDA利潤率為68%，同樣好於市場預期的67%；下季度AI業務收入有望繼續增長至107億美元。 長橋海豚研究整體觀點：AI增長提速，明確指引注入信心 博通本季度營收與毛利率均達市場預期，營收增長主要依賴AI業務貢獻；毛利率方面，剔除收購攤銷及重組費用後的實際經營層面毛利率為75.8%，環比微降主要受ASIC業務佔比提升的結構性影響。 下季度指引方面，公司預期收入達220億美元，環比增長27億美元，優於市場預期，增長動能仍來自AI業務。 收購影響消化完畢：本季度公司債務償還指標降至2，回到收購前水平，收購VMware對債務端的壓力已在兩年內完全消化。 AI業務表現強勁且前景樂觀：本季度AI業務收入84億美元，環比增長19億美元；公司預計下季度AI收入達107億美元，環比增長23億美元，優於市場預期的97億美元。 在VMware整合完成後，市場對博通的關注焦點集中在AI業務進展，核心圍繞三大方面： （1）大廠資本開支是核心驅動力：大型雲服務商是博通定製ASIC晶片的主要採購方，直接影響公司AI業務預期。結合各大廠指引，長橋海豚研究預計谷歌、Meta、微軟、亞馬遜四大核心雲廠商2026年合計資本開支有望達6600億美元，同比增速超60%，為AI晶片市場2026年增長提供堅實支撐。 （2）AI晶片市場份額逐步提升：在AI晶片市場，英偉達仍處絕對領先地位，博通扮演「追趕者」角色。目前博通在AI晶片市場的份額約1成，在谷歌TPU、Anthropic等需求帶動下，未來份額有望提升至2成左右，呈現穩步上升態勢。 （3）產品迭代緊跟行業節奏：博通已收穫谷歌、Meta、Open AI等客戶訂單，其中谷歌TPU是當前核心產品，其表現直接影響公司AI業務增長。目前TPUv7已開啟量產出貨，對比英偉達GPU，TPUv7在FP8等領域的表現大致接近英偉達B200（2024年四季度量產），整體落後英偉達約一年時間。 谷歌TPU與英偉達GPU的核心差異在於： （1）谷歌目前僅支持FP8領域，更側重穩定性與大規模集群效率； （2）英偉達更追求運算速度，在Blackwell系列中引入NVFP4格式，推理性能在FP8基礎上再翻倍。 綜合來看，下游客戶仍在增加資本開支，博通市場份額也在逐步提升，但公司近期股價表現平淡，長橋海豚研究認為核心原因是市場對大廠後續資本開支的不確定性存在擔憂。 以Meta為例，公司管理層給出2026年資本開支1,150-1,350億美元的指引，相當於Meta全年收入規模的50%以上，遠高於此前20-25%的區間；無獨有偶，谷歌、微軟等公司的資本開支佔比也將提升至4成及以上。 Meta的收入增速普遍在15-20%左右，而2026年資本開支/預期收入已達5-6成，後續進一步提升空間有限，意味著大廠資本開支的高增長難以持續。 正因如此，市場普遍預期大廠資本開支增速將在2027年左右大幅回落，行業「高增長、拔估值」的階段也將結束。對於2026財年的博通AVGO，是業績增長、消化估值的階段。 以上主要是行業層面尤其是英偉達面臨的困境。博通更為明确的問題是，雖然是雲服務商們的降本選項，但谷歌等有可能進一步將訂單交由台灣廠商或自研晶片承接。 比如博通的大客戶谷歌，其下一代的TPUv8是採取博通AVGO、聯發科MTK雙線併進的方式在研發。如果老客戶不進一步追加訂單，市場會擔心訂單交給了台廠等替代方案。 存量客戶本身的訂單量增長情況是公司要回答的質疑之一。同時，在AI業務做大過程中，不同於英偉達越來越高的毛利率，博通毛利率結構性走低，也是市場重點擔心的趨勢之一。 參考產業鏈情況，博通AVGO的估值依然高於英偉達。相對較高的估值中體現了ASIC搶佔份額的潛在機會，但行業的整體估值都出現了顯著回落。 至於後續的成長性，公司管理層明确給出了2027年的AI指引，其中六大AI核心客戶（Google、Anthropic、Meta、OpenAI等），合計算力需求接近10GW，大致對應1,000億美元以上的AI收入。 明确的指引，能在一定程度上緩解市場的擔憂，帶來短期的信心提振。而台廠 / 自研競爭帶來的訂單不確定性、毛利率結構性走低的趨勢，才是壓制公司估值表現的主要因素。 作者長橋海豚研究，專注有靈魂的思考、有態度的研究。 文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。 01專欄精選不同範疇專家，豐富公共輿論場域，鼓勵更多維度思考。   原文網址: 海豚研究｜博通AVGO——AI業務火力全開，英偉達勁敵風頭正盛？ | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60327750?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

「重要的事情說兩遍。」這聽起來像是玄學，但確實是真的。2026年，當很多的人還在費盡心機設計複雜提示詞，想讓AI更好地聽懂人類需求時，Google研究院悄悄發布了一篇論文，提出了一個簡單到讓人意外的方法——重複提示詞，就能大幅改善大語言模型在非推理任務上的表現。 方法簡單到離譜：先寫好你的需求提示詞，再把它複製一遍、貼上在後面，直接發給AI就可以。比如：之前你的提示詞是：「這是我的問題」。現在把它換成：「這是我的問題」「這是我的問題」，然後餵給AI。 這篇論文名為《提示重複可增強大語言模型非推理性能（Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs）》，它的核心結論，徹底顛覆了人們對AI提示詞設計的固有認知。（Google研究院） 這篇論文名為《提示重複可增強大語言模型非推理性能（Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs）》，它的核心結論，徹底顛覆了人們對AI提示詞設計的固有認知。整個論文比較長，我用AI總結了一下核心意思： 大模型本身無法讓提示詞裏的訊息相互關聯，提示詞的順序還會影響回答效果，而重複提示詞能讓這些訊息彼此呼應，且這個重複操作只在模型的並行預處理階段完成，不會影響後續的內容生成。 團隊測試了Gemini、GPT、Claude等7個主流模型，在多項標準任務和2個自定義任務中，無推理場景下該方法47次提升模型性能且0次失效，自定義任務裏模型準確率甚至從21.33%飆升至97.33%。 但讓模型逐步推理時，這個方法效果一般，因為推理型模型本就會自主重複部分提示詞。實驗還證實，性能提升是因為重複提示詞本身，而非單純增加輸入長度，重複三次在部分任務中效果更好。該方法基本不改變輸出格式，能直接適配現有系統，僅Claude處理超長內容時延遲會稍增，是個易落地的輕量優化方案。 說白了，這就是我們從小聽到大的「重要的事情說兩遍」，沒想到這個樸素的道理，在AI身上同樣管用。為了驗證這個方法是否可行，Google研究團隊做了嚴謹測試，選取了Gemini、GPT-4、Claude、DeepSeek等7個主流大模型，在70種不同場景下展開驗證。 結果出人意料：47個場景中，AI的表現有明顯提升；23個場景中表現持平；全程沒有出現因為重複提示詞，導致AI表現變差的情況。論文中設計了一項名為NameIndex的測試，具體來說，就是給AI一份包含50個名字的長名單，然後問它「第25個人叫什麼名字」。這項任務對人類來說，只要逐個數一遍就能完成，但對AI而言，要在長長的序列中精準定位，難度不小。 常規操作下，Gemini 2.0 Flash-Lite模型的準確率只有21.3%，幾乎和瞎蒙沒區別；而使用重複提示詞的方法後，準確率直接飆升到97.3%，提升幅度超過4倍，從幾乎無法使用的狀態，變得近乎完美。而且這種提升不是個例，像數學題、代碼理解這類不需要極強推理能力的任務，重複提示詞都能帶來穩定的效果提升。 這個看似很笨的土辦法，背後其實有明確的科學邏輯，並非什麼玄學。當前主流的大語言模型，都採用Transformer架構，它有一個明顯的短板，只能單向閲讀。AI讀取提示詞時，就像我們看直播彈幕一樣，只能逐詞往後看，讀到前面的內容時，根本不知道後面會講什麼，很容易遺漏關鍵訊息。 而重複提示詞，相當於讓AI做了一次「虛擬重讀」（Virtual Re-reading），當它讀第二遍內容時，已經對整體情況有了了解，就能借着第一遍的記憶，精準抓住那些真正重要的訊息，從而提高響應的準確性。 不過，這個技巧也不是萬能的，存在明顯的侷限性。Google論文中也明確提到，它對OpenAI的o1、國產DeepSeek-R1這類主打深度推理（Reasoning）的模型，效果並不明顯。原因很簡單，這類模型在給出答案之前，內部已經完成了類似反覆琢磨的過程，這時再在外部重複提示詞，就顯得多此一舉了。 另外，如果提示詞本身已經很長，快達到模型的上下文上限，再複製一遍，可能會導致AI處理速度變慢，甚至出現內存溢出的情況。除此之外，這個技巧更適合訊息提取、閲讀理解這類任務，要是讓AI寫小說、寫詩，重複提示詞不僅不會讓文采變好，反而可能讓AI感到困惑。 業內人士認為，這一研究也給大家提了個醒，優化AI性能，未必非要依賴複雜技術，有時候最樸素的方法，反而能帶來意外驚喜。對普通用戶來說，以後遇到AI答非所問，或者處理長文檔時丟三落四的情況，不用急着花心思改寫複雜提示詞，不妨試着把自己的需求複製粘貼一遍再發送。   原文網址: 問AI總是答非所問？1簡單方法讓智商翻4倍　網友：好用到不可思議 | 香港01 资訊來源: https://www.hk01.com/article/60327290?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

創新科技及工業局局長孫東和國家網信辦副主任王京濤共同簽署《合作備忘錄》。（創新科技及工業局） 行政長官李家超和國家互聯網信息辦公室主任莊榮文今日（12日）在香港會面，就深化創科合作交流意見，並共同見證創新科技及工業局與國家網信辦簽署《關於創新科技發展的合作備忘錄》，推動以科技創新賦能數字經濟的高質量發展。 行政長官李家超和國家互聯網信息辦公室主任莊榮文今日（12日）在香港會面，就深化創科合作交流意見。（創新科技及工業局） 創新科技及工業局局長孫東和國家網信辦副主任王京濤共同簽署《合作備忘錄》，涵蓋推動人工智能、數據跨境、區塊鏈等重點範疇，目標是深入落實國家「十五五」規劃，支持香港建設國際創新科技中心，推動以科技創新為主體的新實體經濟，助力香港更好融入和服務國家發展大局。 李家超感謝國家網信辦一直支持香港創科發展，他指港府會主動對接國家「十五五」規劃，為香港制定首份五年規劃，全力建設香港成為國際創新科技中心和國際高端人才集聚高地，實現高質量發展。他表示，今日簽署的《合作備忘錄》標誌特區政府和國家網信辦在數字經濟發展的合作邁向新里程，充分體現國家對香港創科發展的高度重視和支持。 創新科技及工業局局長孫東和國家網信辦副主任王京濤共同簽署《合作備忘錄》。（創新科技及工業局） 李家超表示，世界互聯網大會亞太峰會今年再度選址香港，於4月13日至14日舉行，香港會積極展現數字經濟和創新能力的實力，發揮好「引進來、走出去」的重要橋樑作用。 孫東表示，國家「十五五」規劃明確支持香港建設國際創新科技中心，特區政府將加速推進科技創新發展，將香港打造成為國家以至是世界的創新策源地，在服務國家所需的同時，實現香港創科發展的新飛躍。 原文網址: 港府與國家網信辦簽創科備忘錄　聚焦AI與數據跨境發展等 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60339484?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

2025年秋冬，一場由人工智能（AI）主導的全球裁員潮悄然升級。據Challenger, Gray & Christmas公司發布的數據，截至2025年9月，美國宣佈裁員人數已接近95萬人，創下自新冠疫情以來的最高紀錄。僅10月一個月內，美國企業宣佈裁員數就超過15萬人，按年增長175%，其中科技、零售、物流和媒體等行業成為重災區。亞馬遜裁員約1.4萬人，UPS宣佈精簡4.8萬個職位，微軟、Chegg、星巴克等公司也發布了數輪裁員公告。 引人注目的是，這場裁員潮背後的推動力不再只是普通的企業成本的考量，人工智能技術的大規模落地使得企業紛紛啟動結構性重組，許多中技能甚至部分高技能崗位正以前所未有的速度被替代，尤其集中在管理、客服、內容審核和初級分析類職能上，影響廣泛而深刻。 以亞馬遜為例，公司明確表示將藉助生成式AI技術重構內部運營邏輯，從而實現精簡組織的目標。亞馬遜的倉庫AI調度項目Project Amelia試點以後，物流經理直接減少41%。此外，Salesforce在部署Einstein Copilot後，相同工作量下客服團隊規模減少51%；摩根大通在使用大模型Suite後，初級分析師的需求驟降80%。這些具體案例並不孤立，它們所反映的是一個趨勢——AI技術正在改變企業對崗位的定義，也重塑了企業衡量人力價值的標準。這種以效率為導向的重組邏輯，在缺乏足夠政策約束的前提下，正以前所未有的速度改變社會的就業生態。 2025年1月9日，法國巴黎附近伊西萊穆利諾（Issy-les-Moulineaux）的微軟（Microsoft）辦公室，微軟標誌。（Reuters） 這一趨勢早在安邦智庫（ANBOUND）的研究中已有所預判。在《人工智能時代下中國應採取審慎科技政策》一文中，安邦智庫提出，人工智能發展帶來的最大挑戰，並非技術本身的不可控，而是其對就業結構的系統性重塑。一方面，AI具備強大的替代效應，大量中等技能甚至部分高技能崗位面臨自動化風險；另一方面，AI所帶來的新就業機會則高度依賴個體的學習能力和資源獲取能力，呈現出明顯的階層分化。這種由技術推動的「兩極化」就業結構，將使社會的不平等風險被顯著放大，進而對經濟持續性和社會穩定構成實質性威脅。面對人工智能對勞動力市場的衝擊，政策制定必須採取審慎的原則。科技進步理應服務於人類，而非替代人類。 近期，馬斯克（Elon Musk）在多個公開場合頻繁發聲，警告AI可能「比全人類總和更聰明」，並強調AI系統必須「對人類充滿愛、完全誠實且高度好奇」。他在X平台、媒體採訪和xAI公告中呼籲全球暫停技術軍備競賽，強化AI倫理治理，認為建立透明、負責任的技術發展框架是維護人類共同利益的當務之急。馬斯克對AI治理邊界的關注，與安邦智庫此前就AI帶來的結構性失業風險和社會不平等問題的警示高度一致。現在看來，AI對人類的替代速度可能比預想中的還要快。在此背景下，建立一個具備道德邊界、政策引導與風險調節能力的AI治理框架，成為不可迴避的議題。 2025年9月21日，美國亞利桑那州，圖為特朗普與馬斯克在柯克的追悼會上交談。（截圖自X@ImMeme0） 為此，安邦智庫提出了「AI稅」的概念，作為對AI驅動型裁員的一種制度性回應。所謂「AI稅」，即對那些因大規模採用AI技術、同時顯著裁減人力的企業，按照其因AI所提升的利潤比例徵收特別稅種，並通過財政轉移支付機制，用於資助因AI失業的人群再就業培訓、基本生活保障和教育再適應項目。AI稅的目標並非阻礙技術應用，而是在市場機制中加入「糾偏」因素，引導企業在追求效率的同時承擔更充分的社會責任。 AI稅的政策解決方案，其設想在本質上是將技術紅利進行社會化再分配。在AI快速發展的過程中，企業通過大規模替代人力節省成本並提升盈利，本身是資本邏輯的必然選擇。然而，被替代的員工卻面臨崗位消失、技能落伍甚至生計斷裂的現實，這種斷裂無法依靠個人努力自行彌合。如果政策只對獲利一方無動於衷，而讓風險由弱勢群體承擔，長遠來看，不僅不公，而且可能造成社會的劇烈動盪。因此，AI稅是一個調整技術發展與社會穩定之間張力的關鍵機制，它不但幫助彌補AI造成的結構性失業風險，更通過設定成本邊界，促使企業在部署AI系統時更加理性。 類似的稅收在歷史上亦有可考。例如，在應對碳排放問題上，全球已經普遍接受了碳稅的邏輯，即讓污染者承擔其外部性成本。同理，AI帶來的就業替代效應也是一種「社會污染」，其外部成本不應僅由失業者承擔，而應由AI的直接受益者，即通過裁員提高利潤的企業共同負擔。從制度演進的角度看，「AI稅」可能成為人類歷史上第一個針對普適性技術革命而設立的專項稅種，其意義不僅在於調節，也在於劃定技術邊界，確立新社會契約的倫理基礎。 2024年12月2日，美國佛羅里達州，圖為亞馬遜的員工在奧蘭多一間物流中心中工作。以亞馬遜明確表示將藉助生成式AI技術重構內部運營邏輯，從而實現精簡組織的目標。亞馬遜的倉庫AI調度項目Project Amelia試點以後，物流經理直接減少41%。（Getty） 當然，徵收AI稅並不意味着將AI技術視為敵人。相反，它是一種通過制度手段對AI進行社會友好化改造的嘗試。它要求技術發展必須考慮就業倫理，要求企業盈利必須兼顧社會後果。AI稅也並不等同於簡單的懲罰性徵收，它可以設計成階段性、比例性甚至可退返的激勵工具。例如，對於那些採取「人機協同」而非簡單「機器換人」的企業，可以通過稅收返還鼓勵其維持就業密度；對於通過內部培訓幫助員工轉型為AI操作崗位的公司，可以獲得稅收抵免。這種靈活的設計思路，將使AI稅成為一個兼具調節性與激勵性的政策工具。 更為重要的是，AI稅的設立將倒逼企業重新審視技術投入與組織結構的關係。當自動化不再是「零成本替代」，當每一次人力裁減都意味着政策成本的上升，企業在推進技術升級時自然會更多考慮其長期社會影響。相較於當前企業盲目「逐AI」的風潮，這種制度化調節將促使資本更加理性地選擇AI發展路徑，進而提升整個社會的技術應用效率與協調性。 今天，當AI已經成為不可逆的時代潮流，我們無法也不應試圖阻止技術本身的發展。但我們可以，也必須，通過制度設計引導其服務於公共利益。AI稅正是這樣一種努力的體現，它是一種具體、可落地的政策工具，回應着技術進步背後那些真實而沉重的社會問題，體現了人類在面對強大的技術力量時，所展現出的理性與責任。 最終分析結論： AI稅不只是技術治理的一種設想，更是社會在轉型期自我保護的制度體現。它回應了人工智能帶來的結構性失業挑戰，也標誌着公共政策正在嘗試與技術革新同步演進。在不確定的AI未來面前，這項機制提供了一種兼顧效率與公平的實踐路徑。 原文網址: 人工智能替代衝擊的制度解法：「AI稅」 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60294442?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

《大科技、大外交：印度邀請中國參加人工智能（AI）影響力峰會》——新聞網站「India Blooms」12月30日以此為題報道稱，印度已正式邀請中國參加明年2月在新德里舉行的AI峰會。 印度《鑄幣報》指出，這是印度首次以合作夥伴國家的身份，正式邀請中國參加其年度AI活動。《印度快報》稱，此舉被視為印中雙邊關係持續回暖的又一信號。 當地時間29日，印度電子與訊息技術部秘書克里希南在新聞發布會上證實了上述消息。他說，「我們邀請全球眾多國家，特別是全球南方國家，參加AI影響力峰會。我們已收到包括法國在內的許多國家確認參會，也已正式邀請中國參加」。 他補充說，印度向約140個國家發出了邀請，目前已收到來自136個國家的約1.55萬份註冊申請，其中76個國家來自全球南方。 據《印度快報》報道，AI峰會2023年在英國啟動，並非一個正式的國家間組織，參會國家由東道主自行決定。此次峰會是第四屆，前幾屆分別在英國、韓國和法國舉行。英國主辦首屆峰會時，曾因邀請中國而遭到部分盟國及國內議員的反對，但最終仍堅持發出邀請。此後，中國也參加了在韓國和法國舉行的兩次峰會。 2009年11月11日，印度Bumla，圖為一名男子經過中印邊境附近的一處會議室。（Reuters） 「印度—AI影響力峰會」將於明年2月15日至20日在新德里舉行，這也是該論壇首次在全球南方國家舉行，峰會旨在提出具有可操作性的政策建議，服務長期的AI治理目標，而非制定短期具有約束力的監管規則。 克里希南在發布會上介紹，預計將有數十個國家的政府首腦出席本屆峰會，印度總理莫迪將為峰會揭幕，並可能為蒞臨的國家元首和全球頂尖科技企業高管舉行歡迎晚宴。 克里希南稱，微軟公司創辦人比爾·蓋茨（Bill Gates）已確認出席，Google旗下AI研究公司DeepMind行政總裁哈薩比斯（Demis Hassabis）、Anthropic公司行政總裁阿莫代伊（Dario Amodei）、Adobe行政總裁納拉延（Shantanu Narayen）、高通公司總裁兼行政總裁阿蒙（Cristiano Amon）等人也已確認參會。 本文獲《觀察者網》授權轉載。 原文網址: 印度2月辦AI影響力峰會邀中國參加　印媒：關係回暖又一信號 | 香港01 资訊來源: https://www.hk01.com/article/60308497?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral